文献类型：期刊文章

作　　者：石陆魁[1] 何丕廉[1]

机构地区：[1]天津大学计算机科学与技术系

出　　处：《计算机应用》

基　　金：天津市科技发展计划资助项目(04310941R)

年　　份：2005

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：1824-1826

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：在聚类算法DBSCAN(DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)的基础上,提出了一种基于密度的高效聚类算法。该算法首先对样本集按某一维排序,然后通过在核心点的邻域外按顺序选择一个未标记的样本点来扩展种子点,以便减少查询次数,降低聚类的时间花费。对样本进行非线性核变换后再进行聚类可以有效地改善聚类的质量。理论分析表明,该算法的时间复杂性接近于线性复杂度。同时测试结果也表明新算法的时间复杂度和聚类质量都显著优于DBSCAN算法。

关 键 词：聚类分析 DBSCAN 核变换

分 类 号：TP311.1]